1信号采集与信号分析

　　1.1传感器技术

　　由于汽轮机工作环境恶劣，所以在汽轮机故障诊断系统中，对传感器性能要求就更高。目前对传感器的研究，主要是进步传感器性能和可靠性，开发新型传感器，另外也有相当一部分气力在研究如何让诊断传感器故障以及减少误诊率和漏诊率，并且利用信息融合进行诊断。

　　1.2信号分析与处理

　　最有代表性的振动信号的分析处理。目前，汽轮机诊断系统中的振动信号处理大多采用快速傅立叶变换(FFT)，FFT的思想在于将一般时域信号表示为具有不同频率的谐波函数的线性叠加，它以为信号是平稳的，所以分析出的频率具有统计不变性。FFT对很多平稳信号的情况具有适应性，因而取得了广泛的应用。但是，实际中的很多信号是非线性，非平稳的，所以为了进步分精度，新的信号分析与处理方法成为很多机构的研究课题。

　　2故障机理与诊断策略

　　2.1故障机理

　　故障机理是故障的内在本质和产生原因。故障机理的研究。是故障诊断中的一个非常基础而又必不可少的工作。目前对汽轮机故障机理的研究主要从故障规律，故障征兆和故障模型等方面进行。由于大部分轴系故障都在振动信号上反映出来，因此，对轴系故障的研究总是以振动信号的分析为主。

　　2.2诊断策略和诊断方法

　　在汽轮机故障诊断中用到的诊断策略主要有对比诊断，逻辑诊断，模式识别，模糊诊断，人工神经网络和专家系统。而目前研究比较多的是后面几种，其中人工神经网络和专家系统的应用研究是这一领域的研究热门。